matlab Neural Network Training中如何查看validation checks
时间: 2024-01-16 20:04:41 浏览: 17
在 MATLAB 中,可以通过以下两种方式来查看 validation checks:
1.训练过程中的命令行输出:在训练过程中,train 函数会输出一些信息,包括当前 Epoch 的训练误差、验证误差等等。如果在连续的若干个 Epoch 上模型在验证集上的误差没有提升,train 函数会输出一条警告信息,提示模型可能出现了过拟合的问题。例如:
```
Warning: The network is not improving sufficiently fast.
Training stopped.
```
在这个例子中,train 函数输出了一条警告信息,提示模型在验证集上的性能没有提升,因此训练停止。
2.训练结束后的性能指标:在训练结束后,可以通过调用神经网络的 perform 函数来获取模型在训练集和验证集上的性能指标,例如:
```
train_perf = perform(net, train_output, train_target);
val_perf = perform(net, val_output, val_target);
```
在这个例子中,我们分别计算了模型在训练集和验证集上的性能指标,train_output 和 train_target 是训练集的输出和目标值,val_output 和 val_target 是验证集的输出和目标值。通过比较训练集和验证集上的性能指标,可以初步判断模型是否出现了过拟合的问题。
需要注意的是,验证检查并不是一种可视化的操作,无法直接查看验证集上的性能和误差曲线等等。如果需要更详细的可视化分析,可以使用 MATLAB 的 plotroc、plotconfusion 等函数,或者使用其他可视化工具来分析模型的性能和误差曲线。